XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System关键字
具有基于错误扩散功能的二进制关键字发现系统
基于二进制的神经网络基于资源约束设备的关键字点（KWS）近年来引起了很多关注。尽管有几项作品证明了它们的成功，但考虑到高精度的语音特征图仍需要满足准确性，仍需要完全二进制KWS系统。这种精确的不匹配导致非二元激活层，从而导致额外的计算成本。在本文中，我们使用二进制神经网络和错误扩散的二进制语音特征提出了一个非常紧凑的KWS系统。该系统消除了所有高精度的多板，并且仅需要对硬件友好的位操作和推理的补充。在Google语音命令上进行的实验表明，我们的二进制KWS系统在1个密钥单词任务上的精度为98.54％，在2个密钥单词任务上的精度为95.05％，表现优于更大尺寸的8位KWS系统。结果证明了完全二进制KWS系统的可行性，并且可以鼓舞硬件实现。索引术语：关键字发现，二进制神经网络，错误扩散，卷积神经网络
关键字：心脏扩散成像，心脏IVIM，CDTI
在组织中，由于生理体积运动，灌注或扩散，水分子移动。扩散加权成像（DWI）使用运动编码梯度波形将MR信号敏感到水分子的扩散。水分子的扩散率是温度驱动和限制和/或受组织微观结构阻碍的。在37°C下的水温度约为2.9x10 -3 mm 2 /s，因此，这是组织中可观察到的扩散系数的物理上限[1]。在扩散模型中，几个参数可能代表水分子在细胞外组织和细胞内组织室中的扩散率，包括明显的扩散系数（ADC），平均扩散率（MD）对于扩散张量成像（DTI）模型（也称为D慢）模型（也称为s slow）模型（也称为Intera-voxel）。所有这些都受到2.9x10-
通讯作者（*）：Chin Wai Ching（p130099@siswa.ukm.edu.my）关键字
摘要本研究旨在确定小学科学教师在将VR技术整合到科学学习中所面临的看法和挑战。该研究设计使用了一种混合方法，通过问卷调查，涉及雪兰莪的250名小学科学老师，他们被随机选择，以及与15位也参与问卷的科学老师的深度访谈。使用统计软件包社交科学（SPSS）版本29.0.2对定量数据分析进行描述性进行，而通过主题分析方法分析了定性数据。调查结果表明，教师对VR技术的认识水平处于中等水平，而教师接受程度很低。然而，教师对VR有效性的看法是积极的，尤其是在增加学生的兴趣，促进积极参与度以及通过更具互动和模仿的学习方法来促进对抽象科学概念的理解。但是，确定的主要挑战包括缺乏设施和使用VR设备，VR技术在增强学生理解方面的有效性以及政府和学校管理人员的支持和准备的局限性。这项研究的含义强调了需要进行适当的技术基础设施发展，为教师提供全面的密集培训，以及制定系统的教学指南以确保可以在科学学习中有效地实施VR技术的整合。
关键字列表 /第二个致电2024年1月31日< /div>
LS6_4免疫相关疾病Franke，Andre Rosenstiel，Philip Scheffold，Alexander LS6_5病原体生物学（例如，细菌，病毒，寄生虫，真菌）Unterweger，Daniel
关键字：过氧化酶，根际细菌，UIN校园2的实验室
由四个血红素组组成。血红素与过氧化物化合物反应。过氧化氢将导致细菌死亡，无法裂解H 2 O的毒性含量。酶过氧化酶在细胞裂解过程中起作用（Pulungan和Diana，2018）。需要知道酶过氧化酶对土壤和植物有显着有益。酶过氧化酶对植物的好处之一是通过总体报告证明了该酶位于过氧化物酶体中，该酶在植物生长，发育和压力反应中起重要作用也与水果成熟有关（Wang等，2019）。Kaushal等人（2018）的研究结果表明，酶过氧化酶可以是生物化的指标，尤其是对油粉土壤的修复。通过去除水中含有过氧化氢污染的水，酶过氧化酶也在净化纺织废物污染的水中起作用。
基于欧洲研究委员会（ERC）的小组结构的关键字列表
SH7_6环境与气候变化，社会影响与政策Klepp，Silja Behrens，Malte Bleich，Markus Kulhanek，Denise Matz-Lück，Nele Rehdanz，Katrin Schneider，Birgit Winter，Christian div>
利用 Sitara 处理器在边缘使用 AI 进行关键字识别 1
TI 的 Linux 处理器 SDK 和 MCU+ SDK 提供了许多软件工具和驱动程序，以加速评估和开发。Linux 是这些 SoC 最方便和可扩展的操作系统。Debian（从 SDK v9.0 开始）通过使用“apt”框架简化安装不属于基本 SDK 的附加软件包的过程，从而简化了特定 SoC 的开发。时间序列信号处理软件包可以通过 Debian 上的 apt 安装、添加到 Yocto 版本、从主机（如 Ubuntu）交叉编译或直接在目标上构建；特定于编程语言（如 Python 和 Node.JS）的库也可以通过相应的打包框架安装在目标上。
关键字提取和技术实体提取的破坏性技术政策文本
破坏性技术是由哈佛大学教授克里斯滕森（Christensen）于1997年提出的[1]，并已成为近年来国际机构和研究人员的热门话题。通常认为，破坏性技术是战略创新技术，它基于S＆T的新原理，组合和应用开辟了新的技术轨道，并为传统或主流技术提供了整体或基本的替代方法。破坏性技术具有强大的应用功能，可以增强企业甚至国家的科学和技术竞争力，促进科学和技术产品的更新，提高社会生产效率，并有望在许多领域产生巨大影响。破坏性的技术政策可以刺激技术创新并提供相应的支持和保证，因此有必要研究颠覆性技术政策文本的采矿。
用于在线算法的带缓冲模型的量子请求-回答游戏。最常见关键字问题的应用
摘要 我们将在线算法视为一个请求-回答游戏。一个对手生成输入请求，一个在线算法进行回答。我们考虑该游戏的一个广义版本，它具有有限大小的缓冲区。对手将数据加载到缓冲区，算法随机访问缓冲区的元素。我们考虑该模型的量子和经典（确定性或随机性）算法。在本文中，我们提供了一个特定问题（最频繁关键字问题）和一个量子算法，该算法在竞争比方面比任何经典（确定性或随机性）算法都更好。同时，对于该问题，标准模型中的经典在线算法等同于带缓冲区的请求-回答游戏模型中的经典算法。
关键字：税收集群，综合法，经济，印度尼西亚。如何引用：Saputra，T。E.（2023）。税收集群对改进的影响
本文的研究重点是使用Omnibus Law方法形成版权法中的税收集群。综合法方法的使用有可能克服重叠的法规，监管变更的效率以及在立法中克服部门自我。这在就业税收集群中可以看出，其中发生了一些变化。尽管公众对税收征收，但版权法中的税收集群安排可以通过对公开上市公司的股息免税和税收优惠来对经济改善产生积极影响。本文旨在回答版权法在改善印度尼西亚经济方面的影响，以及征税集群在综合法律中的影响作为改善印尼经济的影响。这项研究的结果表明：版权法中的税收集群是印度尼西亚政府改善该国经济的战略步骤。法律的税收集群的变化旨在通过简化税收法规，鼓励投资，减轻税收负担并解决投资障碍来加强经济和金融部门。总的来说，创建工作法的税收安排有很大的潜力来推动经济增长，支持国家发展并加强印度尼西亚的经济地位，如果有效地实施。